一种数字人文知识图谱的构建方法

摘要

本发明公开了一种数字人文知识图谱的构建方法，包括：采用序列标注模型Bi‑LSTM+CRF算法对文本数据进行实体识别并构建实体词典；把通过Bi‑LSTM+CRF模型数据通过实体词典匹配的方式抽取语料中的实体，并设置语料的实体标志位；对语料进行分类，用以抽取不同的信息；采用Bi‑LSTM+CRF模型进行关系识别，并抽取实体的关系；采用Bi‑LSTM+CRF模型进行属性识别，并抽取实体的属性。本发明用于抽取信息的语料为古代相关文献，既能确保数字人文知识图谱的准确性，又能高效的排除噪声数据对信息抽取的干扰；该方法在信息抽取的规划中，兼顾准确率、召回率以及效率。